• Applying bandit algorithms to the route choice problem 

      Oliveira, Thiago Bell Felix de (2017) [Trabalho de conclusão de graduação]
      Traffic infrastructure in major cities must be able to handle increasing demand. Building this infrastructure is expensive and not something that is done in a short time frame. Bottlenecks in the network and potential ...
    • Co-aprendizado entre motoristas e controladores semafóricos em simulação microscópica de trânsito 

      Lemos, Liza Lunardi (2018) [Dissertação]
      Um melhor uso da infraestrutura da rede de transporte é um ponto fundamental para atenuar os efeitos dos congestionamentos no trânsito. Este trabalho utiliza aprendizado por reforço multiagente (MARL) para melhorar o uso ...
    • Forma urbana e rotas de pedestres 

      Vargas, Júlio Celso Borello (2015) [Tese]
      O estímulo aos modos ativos de viagem através de modificações na forma urbana - infraestrutura, edificações e atividades - é objeto do planejamento das cidades contemporâneas desde que os problemas do transporte motorizado ...
    • Modelagem de pedestres : comportamento em travessia e escolha de rota 

      Werberich, Bruno Rocha (2013) [Dissertação]
      Esta dissertação busca identificar aspectos carentes de melhorias na modelagem de pedestres. A modelagem do comportamento de pedestres se inicia pelo entendimento de seu processo decisório, entendendo como ele se desloca, ...
    • Pedestrian simulation : a route choice model to assess urban environments 

      Werberich, Bruno Rocha (2017) [Tese]
      The design of new facilities - buildings, shopping centers, public transport stations, airports, or intersections of urban roads - should consider delays resulting from intense pedestrians’ flows in order to make its' ...
    • Regret minimisation and system-efficiency in route choice 

      Ramos, Gabriel de Oliveira (2018) [Tese]
      Multiagent reinforcement learning (MARL) is a challenging task, where self-interested agents concurrently learn a policy that maximise their utilities. Learning here is difficult because agents must adapt to each other, ...
    • Sharing diverse information gets driver agents to learn faster : an application in en route trip building 

      Santos, Guilherme Dytz dos; Bazzan, Ana Lucia Cetertich (2021) [Artigo de periódico]
      With the increase in the use of private transportation, developing more efficient ways to distribute routes in a traffic network has become more and more important. Several attempts to address this issue have already been ...